中國首個!華為前高管硬剛英偉達,用AI“復活”物理世界,3個月拿下20家客戶

打造一個數據驅動的物理AI模擬系統。
作者丨劉楊楠
編輯丨巴里
圖源丨文心一言
2021年11月的一天晚上,聶凱旋和遠道而來的幾位朋友們相聚在上海的一家新疆餐廳。整個晚上,幾人的對話都圍繞一個核心主題——創業。
“我想做一箇中國版Omniverse。”聶凱旋說。
Omniverse是一個基於NVIDIA RTX、物理模擬技術,可打通多種工業軟體資料的工業級即時3D數字模擬平臺,由英偉達最早在2019年提出,並於2020年啟動。它允許工業設計師、工程師、測試人員等上下游專業人士,在一個共享的高精度虛擬空間中即時協作與模擬作業。
同時,Omniverse也瞄準了一個更具科幻感的終極未來,就是用物理AI技術開發、訓練並驅動物理世界智慧化。
聶凱旋是國內最早注意到Omniverse的人之一,也對物理世界智慧化充滿了期待。但聽到聶凱旋的想法後,大家都覺得有些不切實際,這麼硬核的技術,英偉達尚在探索,創業團隊真的能落地嗎?
“怕什麼?我們不會,其他人估計也不會,連英偉達也是剛剛起步。況且,任何事情都是從零開始的,我們還有那麼多開發新技術專案的經驗,只要方向正確就可以試試。”聶凱旋態度很堅定,“現在我們在物理模擬方向再做一個。”
隨後,聶凱旋組建了松應科技核心團隊,啟動架構設計和底層技術研發,並在幾個月後獲得了第一輪融資,紅杉中國等幾個知名機構成為松應科技的股東。
2024年6月,經歷了兩年半的研發歷程,松應科技正式釋出首個國產物理AI模擬系統ORCA 1.0,全量對標英偉達的Omniverse平臺。
2025年2月,松應科技完成第二輪融資,距離上一輪種子輪融資已過兩年半。本輪領投機構為中科創星,上海天使會、接力天使、奇績創壇跟投。
2024年底,ORCA 2.0上線,松應科技正式開啟商業化程序。
回首三年創業征程,聶凱旋坦言,這場創新實踐的挑戰之艱鉅遠超最初預期。“無論是技術路線的選擇還是商業模式的構建,都既無成熟經驗可循,更無前人足跡可依。”
“但困難的事一直在,我們這批人就是要挑戰不可能的。”聶凱旋說。

無知者無畏

2019年,美國對華實施技術封鎖,華為首當其衝,收到第一道制裁令。
當時擔任華為雲鯤鵬解決方案副總指揮、雲互動總經理的聶凱旋,在全力透過自主研發CPU + GPU軟硬體應對制裁限制的同時,也開始系統研究GPU“老大哥”英偉達的核心發展策略。
深入研究後,聶凱旋發現,在GPU、CUDA之外,黃仁勳還在悄悄下注一個新專案——Omniverse。
Omniverse是英偉達基於RTX、物理模擬和OpenUSD(Universal Scene Description)技術推出的基礎創新平臺,為三維空間模擬模擬了一個即時的、逼真的虛擬環境,併為智慧機器人、自動駕駛、智慧工業等場景提供高精度3D模擬訓練場。
大模型在全球爆火後,英偉達“順水推舟”,憑藉賣卡賺得盆滿缽滿,但黃仁勳從未冷落Omniverse。相反,每年的GTC上,黃仁勳都會花大量時間講解Omniverse系統的最新迭代和應用落地。
看到黃仁勳對Omniverse的重視,聶凱旋意識到,黃仁勳的野心不限於用AI改變網際網路世界,而在於用智慧AI升級真實的物理世界。“用AI驅動和升級物理世界”的宏大敘事,顯然不是某家企業能夠贏者通吃的,松應科技也想要試試。
問題在於,以什麼方式入場。真要做中國的Omniverse,一定是趕早不趕晚,聶凱旋開始考慮創業這條路。
“我們能繞著附近的公園走很多圈,聊很久,反覆討論這件事的可行度,需要多少研發,多少錢,可能會遇到哪些挑戰。”回憶起那段時光,聶凱旋很感嘆當時無知無畏的衝勁。
成立之初,聶凱旋就確定了走“虛實融合”路線,希望搭建一個3D數字模擬引擎,連通各類工業軟體,即時同步資料,讓未來的物理世界真正實現智慧化驅動。
ORCA智慧工廠解決方案,圖片來源:松應科技
但很快,聶凱旋就感受到了市場的殘酷。

“失去”的兩年半

成立3年,松應科技共完成兩輪融資。
2022年8月,松應科技宣佈了數百萬美元種子輪投資,由紅杉資本領投;2025年3月,松應科技由宣佈數千萬元天使輪融資,由中科創星領投。
從種子輪到天使輪,松應科技用了兩年半。
將時間拉回2021年,松應科技成立時,由於即時三維物理模擬的概念又太過“科幻”,投資人很難理解。聶凱旋唯一能告訴投資人的,就是“這件事美國晶片巨頭英偉達也在做,我們想做出中國自己的成果”。
但當時,ChatGPT還未釋出,英偉達還未登上萬億美元寶座,對標英偉達的故事也不足以真正打動投資人。“全球只有英偉達一家在做,其他大廠都沒有跟進,會不會因為這個方向錯了?”相似的疑問,聶凱旋至少被問過幾十次。
聶凱旋只能用CUDA的發展歷程作類比。
2006年,英偉達釋出CUDA,幾乎所有人都看不懂,這個用於進行平行計算的平臺,和GPU主攻的圖形渲染(如遊戲、3D建模等)有何關係,也不認可晶片公司做基礎軟體平臺。
直到2012年,深度學習浪潮催生大量算力需求,英偉達GPU+CUDA成為大量AI從業者的最佳開發平臺,市場對CUDA的質疑便自然消散了。今天,CUDA已經成為英偉達攻城略地的最強寶劍,也是其最深的護城河。
因此,聶凱旋相信,Omniverse代表的即時物理AI模擬技術也會迎來自己的時代。
然而,在2021年的時間節點上,市場上更活躍的兩個技術概念是CV(計算機視覺)和元宇宙。泡沫之下,其他的技術路徑和聲音幾乎被掩蓋了,甚至很多人直接將把AI和CV畫上了等號。但當CV四小龍遭遇商業化瓶頸,當元宇宙因落地場景不明逐漸淡出資本舞臺,松應科技的成立,便顯得有些“不合時宜”。
“當時我們和投資人講‘AI驅動數字與物理世界’,很多人要麼認為我們是異想天開,要麼是沒跟上時代。”聶凱旋記得,公司在2022年6月完成了種子輪交割,但8月公佈融資訊息後,還有投資人不解:“都2022年了,你們怎麼還在講AI的故事?”
直到2022年11月,ChatGPT重新點燃了國內市場對AI的熱情。
只是,2023年幾乎都沉浸在“百模大戰”的狂熱情緒中。“FOMO”心態下,不乏一些投資者“為了投AI而投AI”。GPU廠商、算力中心、AI Infra廠商作為“賣鏟子”的人,也順著模型的熱潮被投資者捧在手心。相比之下,做軟體的企業幾乎被釘上恥辱柱,被認為是大模型食物鏈最低端的環節,技術含量低的,很難形成壁壘。
但進入2024年,市場對大模型的討論逐漸迴歸實際。越來越多人意識到,大模型不應只停留在網際網路時代遺留的商業故事裡,而應該更多走向物理世界。
2024年10月17日,特斯拉釋出影片展示了擎天柱在工廠裡自主充電和工作的能力,標誌著“用AI驅動機器人”的想象成為現實。2025年3月18日,英偉達GTC大會上,黃仁勳將AI技術的發展分為三個階段:生成式AI(Generative AI)、代理式AI(Agentic AI)和物理AI(Physical AI),並指出物理AI將是未來的核心發展方向。
兩位科技狂人的定調,也在全球範圍內加速了AI走入物理世界的進度。“幾乎所有人都認識到,AI應該更廣泛地應用到物理世界,而不是停留在網際網路上,也不停留於機械臂、機器人關節、感測器等單純的硬體裝置,”聶凱旋表示,“資料和軟體,將是物理AI競爭的核心。”
松應ORCA – 國內首個物理AI模擬系統
“模型能力的升級類似於軍備競賽,廠商要不斷投錢,才能持續訓練、迭代模型,否則模型的價值就會歸零。但基礎軟體不同,多物理綜合模擬引擎這類軟體開發出來後,只要能夠解決實際問題,就能體現價值。”聶凱旋表示。
只是,對於國內的資本市場而言,做軟體一直算不上一個“好故事”。無論是早期的資訊化系統,還是後來的SaaS服務,軟體公司賺錢多少都有些“費力不討好”的意味。
因此,在國內的商業環境下,松應科技雖然藉由英偉達的故事被市場看到,但真正要做到讓客戶用腳投票,還要面臨比英偉達早年更大的挑戰。
聶凱旋坦言,自己非常感謝願意相信松應科技願景的投資人們,但他同樣清楚,只有做出被市場認可的產品,瀰漫在公司四周的質疑聲才能真正消退。

先模仿,再超越

公司成立後,聶凱旋在北京、上海、深圳三地組建起了一支研發團隊。
聶凱旋透露,將團隊分佈在三地主要有兩層考慮。
一方面是人才需求。打造物理AI模擬系統,需要AI演算法、半導體以及基礎軟體平臺三類人才,而這三類人才分別分佈在北上深三地,北京偏重演算法人才,上海偏重基礎軟體和工具人才,深圳則偏重於更底層的半導體驅動軟體、作業系統等軟硬體結合的人才。
另一方面則是考慮到未來的潛在客戶市場。聶凱旋表示,無論AI大腦還是智慧機器人,北京、上海、深圳三地無疑都是最先發展起來的,會誕生大量的公司和創業團隊。這些企業都有可能成為松應科技的潛在客戶。
不過,這支團隊的首要任務,還是攻克技術難關。
松應科技採取“先模仿,再創新”的路徑,對標英偉達的技術指標,以月為單位迭代技術。在埋頭研發的三年,松應科技也沒有“閉門造車”。
從2023年開始,松應科技便開始在市場尋找合作伙伴,檢驗各個系統模組能力,如3D渲染引擎、即時資料管線、物理模擬與感測器模擬、AI生成等已有的產品模組,進而根據反饋進一步調整技術和產品細節。
2023年下半年,松應科技的產品模組基本完成70%-80%,便嘗試找到各種機器人公司,涵蓋倉儲物流、送餐、酒店等多種場景,以及AGV、AMR等多種形態,開始真正的“實戰演練”。
在這個“開發-驗證-迭代-再驗證”的迴圈裡,松應科技也曾經歷過把一切推倒重來的時刻。“如果是架構性的錯誤,達不到我們預想的效果,就只能推倒重來。”聶凱旋說。
終於,2024年6月,松應科技開始了為期六個月的公測期。聶凱旋給團隊定下目標,要在這六個月內找到真正有實力的種子使用者,和使用者共同打磨產品,為後續的大規模商業交付做準備。
時間來到8月,松應科技宣佈推出了其自主研發的“物理AI”模擬訓練平臺Orca。Orca平臺透過整合CAD/CAE工業軟體、人工智慧、機器人技術、高畫質渲染與物理引擎,及感測器等技術,構建了多種類高精度模擬環境,能夠即時模擬剛體動力學、流體力學、重力、摩擦力、真實感光照、觸覺等多種物理效應,並生成高精度多模態資料。
ORCA物理模擬模組,支援多物理場即時模擬,圖片來源:松應科技
在打造Orca的過程中,松應科技還積累了大量高質量資料,大致可分為兩類:一種是透過場景建模或掃描獲得的真實物理三維資料;一種是基於場景需求,結合松應科技的3D模型庫,AI合成的各類場景資料。
這些資料均採用OpenUSD(Universal Scene Description)格式。在聶凱旋看來,未來人類要模擬物理世界,一定要有一套標準化的資料語言,“如果語言都不統一,這個事兒很難做成”。
而USD,就是他目前認為最優的3D描述語言。USD(通用場景描述)是一種標準化的開源3D描述語言,可用於描述、模擬物理世界,由英偉達、蘋果、Autodesk等公司聯合釋出,類似於二維世界的HTML。
簡單來看,FEX、OBG、STL等傳統資料格式下,不同的軟體和應用場景可能使用不同的檔案格式,導致資料難以通用。例如,STL格式主要用於描述三維物體的幾何資訊,不支援顏色、材質等資訊。
截止2024年,OpenUSD軟體支援生態體系,圖源:松應科技
USD格式則具有分層疊加的特性,可以將物體按照形狀、材質、顏色等特性分層,並單獨調整某一引數。這種靈活性使其在處理複雜的3D場景和物理模擬時更具優勢,也更有潛力成為模擬物理世界的通用資料語言。
2021年松應科技成立之初,就基於USD格式搭建了整個產品體系,是國內最早引入該資料體系的研發團隊。
在聶凱旋看來,理想狀況下,在模擬系統和模型訓練之間,專家(真機/模擬)示教資料、模擬系統合成數據以及真機微調資料,應按照1:8:1的比例,形成一種資料閉環,即:
  • 專家使用真機/模擬系統示教,產生機器人多模態合成數據,佔比10%,模型廠商用這些合成數據訓練具身智慧大模型;
  • 大模型驅動模擬機器人在模擬環境中持續學習/測試,併產生新合成數據,佔比80%,新資料進一步用於提升大模型水平;
  • 當具身大模型智慧化達到一定程度後,就可以驅動真實機器人本體進行部署和銷售,從而採集更多物理真實資料,這些資料佔比10%,用於微調具身大模型。並且還經過模擬合成和增廣後,繼續用於模型訓練,實現從資料到智慧的持續迭代。
而松應科技的目標,則是打造一個數據驅動的物理AI模擬系統。

伴隨需求而生

2024年底,結束六個月的公測期後,松應基於ORCA 2.0正式開啟商業化。
為此,聶凱旋特意發了一封內部信,向所有員工宣佈,公司接下來將正式進入商業化階段,從過去三年的“技術導向”轉向“市場導向”。這意味著,公司未來的產品形態將重點圍繞市場需求迭代,並最終服務於商業客戶。
有趣的是,直到去年年底,松應科技團隊都沒有一位銷售,包括聶凱旋在內的幾位核心創始人自己承擔銷售角色。
聶凱旋認為,只有公司的一號位和核心成員先充分理解產品,把產品賣掉,產品才算真正到了能夠進入市場的時候,擴張銷售團隊才有意義。“我直接找一個很牛的銷售也能把產品賣出去,但這可能造成一種假象,讓團隊認為自己做的產品還可以,反而失去持續迭代的動力。”
結果證明,聶凱旋的策略是有效的。
去年年底正式開啟商業化後,到現在僅三個月時間,松應科技已經有近20家商業客戶,包括科技型央國企、國家級/省級機器人創新中心、具身智慧廠商、高校、科研院所等。聶凱旋坦言,這些客戶中,很多都是在公測期以及之前產品驗證時期積累的種子客戶,甚至有很多客戶是從英偉達的系統轉來的。
聶凱旋表示,松應ORCA目前已經在物理精度、綜合成本和客戶服務上優於英偉達Omniverse(簡稱OV)。
在模擬精度上,松應科技的團隊開發了一套分散式異構計算系統,對於高併發、低精度需求的物理模型,使用GPU進行計算;而對於高精度計算需求,結合使用CPU高精度模組來計算,這樣既能保證效率,又能實現高精度。
ORCA Sim在物理模擬高效率的同時,模擬精度高於英偉達的物理引擎physX(isaac sim物理模擬模組)。例如,在國產GPU沐曦C系列卡上,松應ORCA Sim也可達到並行4096個機器人訓練,與英偉達Omniverse isaac效能持平。
為此,松應科技的團隊開發了一套分散式異構計算系統,對於高併發、低精度需求的模型,使用GPU進行計算;而對於高精度計算需求,使用CPU上的高精度模組來計算,這樣既能保證效率,又能實現高精度。
成本方面,松應科技Orca的成本僅為英偉達OV的1/3。
一方面是由於國內工程師紅利大幅降低了人員成本。另一方面,國內資料採集和生產的成本相對較低,從而使得國內公司在整體成本上更具優勢。
除精度和成本外,松應科技分佈在北上深三地的團隊架構,也能為客戶提供本地化服務。
“很多客戶之前用英偉達的系統,遇到問題可能要卡一週,找不到人來解決,只能自己去一篇一篇消化技術文件,但我們可以直接派人到客戶現場,不到一個小時可能就解決問題了。”聶凱旋說。
目前,松應科技向客戶交付三類產品:ORCA物理AI模擬系統、三維高精度訓練場、機器人訓練合成數據。
具體來看,松應科技已經自有十個類別、上百套高精度、physical ready的三維數字訓練場。
ORCA物理AI模擬數字訓練場實錄,圖片來源:松應科技
收費模式方面,ORCA系統針對企業客戶按年收取license費用;場景資料則按套收費,如製作一個商場或廚房場景,根據場景的複雜度和細節豐富程度定價;訓練合成數據根據機器人需要完成的任務按條計算,成本僅真機採集資料的1/10不到。
不過,儘管松應科技已經開啟了全新的商業化階段,市場也迅速升溫,但聶凱旋坦言:“只是階段性舒了一口氣,還沒到柳暗花明的時候。”
在他看來,今天具身智慧領域的熱度很像六七年前的自動駕駛,網際網路大廠、汽車主機廠以及手機廠商爭相入局,同時還有大量創始團隊湧現。與此同時,整個具身智慧產業鏈也尚未明確分工,各個環節的業務邊界也較為模糊。
與此同時,大量資本也在湧入具身智慧賽道。聶凱旋表示,尤其從今年開始,泡沫正在越來越大,有些擔心“極度的熱情之後會跌入冰點”。
不過,某種程度上,松應科技就是從“冰點”成長起來的。
聶凱旋創業至今見了大約200多位投資人,經歷了數不清的質疑和否定。但他反覆和團隊強調,用智慧驅動物理世界是一項10-20年的長期事業,不能被短期陣痛影響信心。
“現在我們有了資料,有了產品,對產業週期有更深的理解,也有了正在服務的客戶和深度協同的夥伴,整個團隊心態更踏實了。現在市場熱度高,能順勢而為自然很好,但我們不會一味追逐風口,我們要做一家使命驅動並伴隨需求發展的公司。”聶凱旋說。

相關文章